От ИИ-чата к агентам: как устроен KodikChat

Совсем недавно работа с ИИ почти всегда выглядела одинаково: открываешь вкладку, пишешь запрос, получаешь ответ… дальше повторяешь итерацию.

Модель в самом деле может за минуту написать приемлемое письмо. Однако если таких писем нужно сорок, перед этим нужно проверить сорок компаний, достать данные из CRM, пройтись по сайтам, а потом вернуть результат обратно — магия довольно быстро увядает. Вместо одной работы появляется новая: таскать контекст между ИИ и всеми остальными инструментами.

Агентские среды, как концепт, появились чтобы сделать присутствие человека минимальным, хотя бы в этой части процесса. Модель получает браузер, файлы, API, доступ к приложениям и расписание — и запрос “подготовь письмо” можно превратить в “каждый вечер разбирай новые лиды, изучай компании, готовь персональные письма, а по четвергам собирай результат в отчет”.

Правда дать модели браузер и разрешить ей нажимать кнопки не то чтобы достаточно, чтобы получить полезного агента. В рабочей среде быстро возникают нудные, но необходимые вопросы: как постоянно держать агентам подключенным к системам компании, где заканчивается автономность и начинается согласование с человеком и, наконец, как упаковать это все для пользователя.

С KodikChat мы решили строить именно такой продукт: среду, в которой агенты могут органично встроиться в налаженные системы, выполнять повторяющиеся процессы и приносить человеку уже собранный результат.

От чат-бота к сотруднику, которому можно оставить задачу на ночь

Ассистента и агента отличить нетрудно. Ассистент помогает выполнить действие. Агент получает цель и сам проходит цепочку действий до результата.

Обычный чат хорошо справляется с запросом: “Напиши письмо потенциальному клиенту по этому описанию компании”. Дальше волшебные ctrl+c, ctrl+v, по классике.

Агентская задача звучит иначе:

Каждый вечер бери новые лиды из CRM, оценивай их по нашему ICP, собери досье по каждой компании, подготовь письма в нашем стиле, верни данные в CRM и утром покажи все, что требует согласования. Сам ничего не отправляй.

Для второго сценария одной только сильной модели уже недостаточно. Нужны доступы к CRM, вебу и почте, долговременная сессия, расписание, передача данных между этапами, контроль рискованных действий и, при необходимости, отчетность.

Именно поэтому вокруг LLM сейчас формируется отдельный слой продуктов. Например, ChatGPT Work умеет выполнять длинные многошаговые задачи, работать с приложениями и файлами, использовать облачный браузер и повторяющимися задачами. Claude Cowork рассчитан на многошаговую работу с файлами, браузером и подключенными инструментами. Manus (спойлер: примерно как мы) разделяет обычный чат и агентный режим, где система сама планирует и выполняет сложные задачи. У Google тоже развивается своя корпоративная агентская платформа с MCP-интеграциями и управляемым доступом к инфраструктуре.

Иными словами, спор о том, какая модель самая умная, постепенно становится не очень интересным. В производстве важнее другое: в какой среде модель работает, к чему подключена и что происходит после первого удачного ответа.

Где заканчивается всесторонний и начинается конкретный процесс

Универсальные агенты хороши для разовых задач: исследовать тему, собрать данные, подготовить документ, пройти цепочку действий в нескольких приложениях. Но у повторяемых корпоративных процессов другая геометрия.

Менеджеру по продажам не нужен каждый день новый «проект». Ему нужен один и тот же процесс: взять новые лиды, обогатить данные, отранжировать, подготовить касания, вернуть результат в CRM.

Маркетологу не нужен абстрактный браузерный агент. Нужен медиабайер, который знает, где смотреть каналы, какие показатели снимать, кому писать, когда напоминать и в каком виде приносить итог.

Руководителю не то чтобы интересно наблюдать, как агент двадцать минут ходит по вкладкам. Его больше интересует другая ситуация: открыв утром один экран, увидеть, что 25 лидов оценено, 14 блогеров в переписке, 12 досье готово, три действия ждут подтверждения.

Отсюда берёт корни наша ставка: KodikChat — не только место, где можно поставить агенту задачу. В большей степени это среда, в которой агенты собираются вокруг конкретного рабочего процесса. В демо все три сценария сходятся в одном дашборде и одной ленте согласований.

Мы уже открыли к нему доступ — но пока для ограниченного числа пользователей в листе ожидания. Затем постепенно и расшарим доступ.

Один MCP-хаб вместо шапито выгрузок

В KodikChat агенты подключаются к системам компании через единый MCP-хаб. Там, где прямого подключения недостаточно, используется браузер: он дает доступ к веб-сервисам, в которых агент работает почти так же, как пользователь. В демо CRM и почта идут через MCP, а веб, TGStat и Telegram — через браузер.

Для пользователя преимущество довольно прозаичное: не нужно каждый раз выгружать данные из CRM, копировать ответы обратно или держать ноутбук открытым до конца сценария. Агент работает с живыми системами.

Например, «Разведчик» ночью забирает новые лиды из Битрикс24, собирает по ним информацию и считает скоринг по ICP. Затем передает A/B-лиды «Копирайтеру»: тот готовит email- и Telegram-касания, а досье возвращается в CRM. Утром менеджер видит рейтинг лидов и черновики, которые можно проверить и согласовать.

Здесь важна не сама возможность вызвать CRM через инструмент. Важнее, что подключение становится частью постоянного сценария: данные пришли из системы, прошли через несколько этапов, вернулись обратно и отобразились в рабочем интерфейсе.

Несколько агентов, если у разделения ролей есть смысл

Мультиагентность легко превратить в красивую схему, где пять виртуальных должностей бесконечно обсуждают задачу друг с другом. Практической пользы от такого «отдела» может быть не больше, чем от одного хорошего промпта.

Мы разделяем агентов там, где у этапов действительно разный контекст и разные критерии результата.

В продажах один агент занимается разведкой и скорингом, второй — коммуникацией. В медиабаинге агент собирает статистику каналов, переходит в Telegram, запрашивает цены, продолжает переписку и фиксирует условия. «Скаут Kodik» ищет компании с сигналами потребности — вакансии, новости, техстек, — определяет релевантный продукт, находит ЛПР и готовит досье с первым касанием.

То есть агент здесь — участок процесса с понятным входом, выходом и набором инструментов.

Автономность без кнопки “всё исчезло”

Чем полезнее агент, тем опаснее принцип «пусть делает все сам». Ошибку в черновике можно исправить. Уже отправленное письмо — очевидно сложнее. Еще неприятнее ошибочно изменить цену, провести возврат или массово записать неверные данные в CRM.

Поэтому максимальная автономность для нас не самоцель.

В KodikChat рискованные действия проходят через гейты согласования. Агент может подготовить письмо, изменение цены или другое действие, но выполнение попадет в отдельную ленту. Пользователь видит, что именно собирается произойти, и подтверждает действие. Для типовых операций затем можно включить постоянное разрешение по категориям. На старте сценарий можно держать в режиме черновиков и постепенно расширять автономность.

Чем длиннее цепочка действий, тем хуже работает аргумент «модель ошибается редко»: при сотнях шагов архитектура должна ограничивать не только вероятность ошибки, но и ее цену.

Дашборд процесса вместо логов

У длинных агентских задач быстро появляется проблема наблюдаемости. Интерфейс легко превращается в журнал приключений агента: открыл страницу, нашел ссылку, вызвал инструмент, вернулся, попробовал еще раз. Для отладки прекрасно. Для руководителя отдела продаж — не очень.

В KodikChat мы разделяем два уровня. Технический показывает, что делал агент, какой источник использовал и когда выполнил действие. Операционный отвечает на более полезные вопросы: сколько лидов обработано, сколько диалогов идет, какие досье готовы и что требует решения человека.

Поэтому сценарии сходятся в дашборде. По каждому действию можно посмотреть источник, обоснование и время, а рискованные шаги собраны в отдельной ленте согласований.

Так проходит граница между «агент может сделать задачу» и «агент встроен в работу команды»: пользователю нужен не внутренний дневник агента, а состояние процесса.

Как это выглядит на трех сценариях

• Ночной SDR. Вечером агент берет новые лиды из CRM, ночью собирает досье и скорит компании по ICP. Приоритетные лиды передаются агенту, который готовит персональные касания. Утром менеджеру остается проверить результат и согласовать отправку. В демо это сокращает ежедневную рутину с 1,5–2 часов до примерно 15 минут проверки.

• Медиабайер. Агент собирает в TGStat новые каналы и их метрики, затем переходит в Telegram, запрашивает цены по согласованному шаблону и продолжает переписку. Условия складываются в базу, а вечером формируется отчет с охватами, ценами и CPM. Молчунам можно напоминать через заданный срок.

• Скаут клиентов. Агент ищет компании с сигналами актуальной потребности: найм специалистов, новости, технологический стек. Затем определяет релевантный продукт, находит публичные данные о ЛПР и готовит досье с аргументами «почему им», «почему сейчас» и «кому писать». Отправка остается за человеком.

Сценарии разные, архитектура одна: живые источники → инструменты → специализированные агенты → дашборд → согласование.

Link: от запроса к готовой работе

Основной внутренний слой для платформенной части KodikChat мы назвали Link. Это агентное рабочее пространство для задач, которые выходят за пределы одного ответа модели. Link подключается к рабочим системам — от 1С и Bitrix24 до маркетплейсов, почты, календаря и документов — и может довести задачу до конкретного результата: таблицы, отчёта, письма или файла.

Link рассчитан в том числе на объём, за который человек часто вообще не берётся: проверить десятки контрагентов, разобрать массив интервью, сравнить весь ассортимент конкурентов или сверить операции за месяц. Такие задачи можно поставить на расписание — например, каждую неделю проверять цены конкурентов или к утру собирать отчёт по продажам.

При этом агент не ограничен набором готовых API. Если у системы нет интеграции — например, это внутренняя конфигурация, госпортал или личный кабинет, — Link сможет работать через интерфейс так же, как это делал бы человек. Процессы можно один раз показать ему как новому сотруднику, сохранить в виде навыка и затем переиспользовать; правила и критерии — закрепить в документах, по которым будут приниматься следующие решения.

Для предупреждения последствий остаётся human-in-the-loop: Link может ночью разобрать воронку и подготовить письма, а утром прислать черновики в чат. Пользователь обычной фразой или кнопкой решает, что отправить, что переписать, а что удалить или переписать.

А это вообще только для компаний?

Нет, разумется. Для внедрения KodikChat в свои повседневные задачи совсем не обязательны CRM, таск-трекер и полсотни внутренних сервисов. Персональному агенту хватит работы и в обычном браузере.

Например, можно попросить его подобрать автомобиль на агрегаторе объявлений под заданный бюджет, сравнить характеристики моделей бытовой техники и отзывы покупателей, проверить цены на нескольких площадках и найти действующие скидки. Или провести ресерч перед крупной покупкой: собрать варианты, отсеять неподходящие по вашим критериям, проверить нюансы и оставить несколько кандидатов с объяснением различий. Он может также связаться и поторговаться с продавцами от вашего имени, отправить лучшие предложения вам на почту или другой предусмотренный канал связи. Удобно же. ;)

Интереснее становятся многошаговые сценарии. Допустим: найди несколько хороших рецептов сырного рамена, сравни их, составь итоговый рецепт на четыре порции, рассчитай точное количество ингредиентов, найди всё необходимое на маркетплейсах и собери корзину. Человеку остается проверить результат и подтвердить покупку там, где требуется его участие.

То же самое работает для поездок, подарков, домашней техники, подписок, мероприятий или регулярного поиска скидок. Ценность агента здесь не только в том, что он умеет отдельно искать в интернете или открывать страницу магазина — скорее в том, что несколько таких действий складываются в одну задачу с понятным конечным результатом. Для нас всё это важный ориентир именно на уровне сценария. Пользователю не нужен агент, который просто нашёл пять ссылок на продукты, а примерно такая цепочка: «понял задачу → провёл ресерч → выбрал товары → собрал покупку → передал человеку финальное подтверждение». В России такой сценарий требует собственного набора интеграций с локальными магазинами, маркетплейсами и платёжной инфраструктурой — и это как раз один из слоёв, который мы хотим развивать в KodikChat.

Это хорошо соответствует тому, куда сейчас двигаются ритейл-агенты вообще: например, Muse уже строится вокруг действий от поиска и бронирования до покупок, причем перед критическими действиями вроде оплаты возвращает управление пользователю. Так чем KodikChat отличается от других агентских сред?

На глобальном рынке наш подход тоже постепенно кристаллизуется в новую категорию продуктов. Появляются consumer-агенты вроде Muse и Grok Bot, которые превращают чаты в посредников к реальным действиям: браузеру, бронированиям, покупкам, коммуникациям и другим сервисам.

Но мы, впрочем, не считаем, что главное преимущество KodikChat заключается в какой-то принципиально более удачной агентской обвязке само по себе. Базовый набор сегодня довольно быстро становится стандартным: браузер, инструменты, расписание, память, коннекторы, возможность продолжать работу без открытого окна чата.

Для нас важнее несколько другое. Во-первых, KodikChat изначально рассчитан на работу с российским стеком: локальными сервисами, коннекторами и платежными сценариями — без необходимости строить рабочий процесс вокруг VPN и зарубежной инфраструктуры. Во-вторых, мы не привязываем агентную среду к одной модели или к набору инструментов одного поставщика. Для разных частей задачи можно использовать разные специализированные компоненты. В браузерных сценариях это позволяет интегрировать архитектуры вроде Jev, где отдельный быстрый слой выбирает действие из ограниченного пространства доступных элементов страницы вместо того, чтобы каждый шаг полностью отдавать универсальной LLM. Такой подход в том числе рассчитан на снижение задержки в длинных browser-loop’ах.

То же касается и ресерча: вместо одного универсального агента можно подключать специализированные решения, достраивать их собственными инструментами и выбирать подходящий пайплайн под конкретный класс задач.

Поэтому отличие от других похожих платформ, как мы его видим, — в составном стеке, который можно менять по мере развития технологий, и в постоянно растущем наборе интеграций с российскими сервисами. Если завтра для браузера, поиска или работы с документами появится более подходящая архитектура, для ее внедрения не потребуется менять весь продукт вместе с базовой моделью.

Что будет доступно на старте

KodikChat вышел 30 сентября, с выходом этой статьи.

На первых пользователях хотим проверить реальные сценарии, поймать проблемы с файлами, коннекторами и длинными задачами и только после этого увеличивать нагрузку.

Поэтому оступ к KodikChat открываем волнами. Так сможем контролировать нагрузку и успевать исправлять то, что проявится на реальных сценариях и эдж-кейсах, которых, как и везде, бесконечное число.

В первую волну попадают первые 100 пользователей из листа. Каждый сможет пригласить еще до трех человек, поэтому суммарно доступ получат до 400 пользователей. Через несколько дней планируем открыть вторую волну еще для 1000 человек. Если не успели — можете зайти в чат нашего Tg-канала (t.me/vibekodik), может быть, кто-то поделится доступом. ;)

Важный момент: до 201го пользователя запускаем сразу, после — только через лист ожидания.

Если эксплуатация пройдет спокойно, еще через одну либо две недели после второй волны откроем доступ для всех. Если обнаружатся баги или проблемы с нагрузкой, сперва исправим их, а уже затем снимем ограничения.

Из приятного: для участников первых двух волн первый месяц подписки будет бесплатным. Также их участники будут раньше остальных получать новые функции на тест. Тарификацию планируем прозрачную. Free останется постоянным бесплатным тарифом: с ограниченным числом сообщений, небольшими документами и без агентов и задач по расписанию. Его должно хватить, чтобы познакомиться с продуктом, но для регулярной работы уже понадобится платный тариф.

• «Личный» — 990 рублей в месяц. Полноценная работа с чатом, документами, таблицами и артефактами плюс базовые агентские возможности без задач по расписанию.

• «Про» — 2490 рублей в месяц. Здесь появляются полноценные агентские сценарии: задачи по расписанию, коннекторы, computer use, увеличенные лимиты для документов и приоритет во время высокой нагрузки.

• «Команда» — 3190 рублей за пользователя в месяц. Общее рабочее пространство, управление пользователями и корпоративные возможности; для команд от десяти пользователей предусмотрена отдельная система скидок.

Во все тарифы по умолчанию входит Kodik Shield Cloud — облачный слой защиты при работе с моделями и агентами.

Enterprise остается отдельным контуром: индивидуальные условия, on-premise-развертывание, BYOK и Kodik Shield On-Prem. В отличие от облачной версии, здесь можно развернуть внутри инфраструктуры компании детерминированный слой защиты: правила исполняются локально и по заранее определенной логике, что позволяет исключить ложные срабатывания именно на уровне таких правил.

Безлимитный инференс «навсегда» обещать не будем: стоимость работы моделей и особенно длинных агентских сценариев переменная, поэтому конкретные лимиты будут зависеть от тарифа и используемых возможностей.

На старте могут быть особенно интересны повторяемые сценарии между CRM, почтой, браузером, мессенджерами и внутренними базами. Именно там быстро выясняется, превратился ли агент из эффектного демо в рабочий инструмент.

Вместо вывода

Последние несколько лет ИИ учился — и всё же выучился — полезным ответам. Сейчас он учится полезной работе.

KodikChat, как мы убеждены, идёт в первых рядах этой новой концепции. В некотором смысле это швейцарский нож для агента: один MCP-хаб для систем компании, браузер для остального веба, расписания для повторяемой работы, дашборд для результата и сценарии одобрения там, где последнее слово должно оставаться за человеком.

Хороший агент — не тот, с кем можно долго и приятно беседовать. Хорошим агентом можно назвать такого, которого утром спрашиваешь: “Ну, как там с деньгами?” — и получаешь в ответ не “Какими деньгами?”, а готовый отчёт по капиталу прожиточного минимума.

За сим завязываем лямку и ждём в KodikChat!